ScrapeGraphAI

ScrapeGraphAI是一款基于大型语言模型（LLM）的智能网络爬虫工具，通过自然语言指令实现自动化网页数据采集与结构化提取。它融合了AI语义理解与图计算技术，将网页解析任务建模为有向图，动态生成适配网页结构的抓取逻辑。用户无需编写复杂规则，仅需输入简单提示即可完成数据抓取，适用于动态网页、复杂布局等传统工具难以处理的场景。其核心优势在于降低技术门槛，同时通过LLM的自适应能力减少维护成本，成为数据驱动型业务的高效解决方案。

功能特点

1. 自然语言驱动：用户通过提示词（如”提取电商商品标题和价格”）即可触发数据抓取，无需手动编写选择器或XPath。
2. 自适应网页结构：基于LLM的语义理解能力，自动解析网页DOM树并生成动态抓取策略，应对网页改版或布局变化。
3. 多格式支持：支持HTML、XML、JSON等网页格式，以及Markdown等文档格式的解析与转换。
4. 多模型兼容：支持OpenAI、Groq、Azure等云端模型，同时兼容Ollama本地模型，满足不同部署需求。
5. 数据格式化输出：自动将抓取结果整理为结构化JSON或CSV，支持直接存储至数据库或文件系统。
6. 多任务类型：提供单页爬取（SmartScraper）、多页搜索爬取（SearchScraper）、内容转Markdown（Markdownify）等功能模块。

优缺点

优点：

• 低代码化：自然语言交互大幅降低技术门槛，非开发人员也能快速上手。
• 高灵活性：LLM驱动的动态解析能力，减少因网页结构变动导致的维护成本。
• 跨平台兼容：支持多种语言模型与部署环境，适配企业本地化需求。
• 高效输出：自动化的数据清洗与格式化，节省后期处理时间。

缺点：

• 依赖LLM性能：模型响应速度与准确性直接影响抓取效率，复杂场景可能需多次调试提示词。
• 反爬机制限制：对高防护网站（如需验证码、动态Token）的抓取成功率取决于工具的反制策略。
• 学习成本：配置本地模型（如Ollama）需一定技术基础，新手可能需参考官方文档。

主要应用场景

1. 电商数据采集：实时抓取竞品价格、库存、评论等，支持市场分析与定价策略制定。
2. 学术研究：批量提取论文标题、摘要、引用量，构建文献数据库或进行趋势分析。
3. 舆情监控：自动采集新闻网站、社交媒体的热议话题与情感倾向，辅助品牌公关决策。
4. 内容聚合：从多源网站抓取文章、图片、视频，生成聚合类平台的内容素材。
5. 自动化测试：模拟用户操作验证网页功能，检测死链、元素缺失等问题。

使用方法

1. 安装与配置：

   • 通过pip install scrapegraphai安装工具包，并运行playwright install安装浏览器驱动。
   • 配置LLM模型参数（如OpenAI API Key或本地Ollama模型路径）

2. 本地模型部署（可选）：

   • 使用Ollama运行本地模型（如ollama run llama3），并在配置中指定模型路径与端口。

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